火电机组在电力市场下的计划检修策略

对国内外电气设备状态维修的现状及其实现方法进行了综述.提出了在电力市场环境下发电厂应进行火电机组“自组合”的计划检修方法,该检修方法的数学模型采用了包括检修费用损失、收益损失及风险损失之和最小的目标函数.通过算例验证了该模型的有效性和实用性.     

电力市场下的发电机组状态检修

分析了目前制定检修计划中片面强调电力市场因素或机组状态因素都会严重影响检修效益,以及在电力市场下进行发电机组状态检修的可行性,然后提出了一种基于电力市场的发电机组状态检修数学模型,该模型引入了不检修的费用损失的概念,以检修或不检修的平均费用损失(费用损失/检修周期)最小为目标函数,根据最小值来确定在合约期间是否需要检修以及如果需要时的检修时间.仿真算例表明,该模型有效地协调了电力市场和机组状态的关系,给发电厂带来了最大的检修效益.     

火电机组年合同电量的编制与分解算法研究

在传统调度、完全市场、限量竞价三种模式下,提出了火电机组年合同电量的编制与分解算法.算法从兼顾电网调度公平性和经济性的角度出发,以发电-负荷平衡、最大/最小发电量、机组检修计划等条件为约束,对火电机组的年合同电量进行编制和分解.算法通过调整各种模式下交易电量的市场份额以适应市场交易机制的变化,并对不同机制下的年合同电量提出了相应不同的编制与分解算法,具有较强的适用性和适度的前瞻性.某地方电网算例验证了该算法的实用性和有效性.     

火电机组年合同电量的编制与分解算法研究

在传统调度、完全市场、限量竞价三种模式下,提出了火电机组年合同电量的编制与分解算法。算法从兼顾电网调度公平性和经济性的角度出发,以发电-负荷平衡、最大/最小发电量、机组检修计划等条件为约束,对火电机组的年合同电量进行编制和分解。算法通过调整各种模式下交易电量的市场份额以适应市场交易机制的变化,并对不同机制下的年合同电量提出了相应不同的编制与分解算法,具有较强的适用性和适度的前瞻性。某地方电网算例验证了该算法的实用性和有效性。     

基于博弈论的发电公司检修决策

电力市场环境下，发电公司在制定机组检修计划时，必须考虑竞争对手检修策略的影响，以追求收益损失最小化。根据预测电价和系统发电容量充裕度，构造了发电公司机组检修非合作博弈模型。当系统允许检修容量不太充裕时，考虑了可中断负荷的合理利用。局中人的策略包括检修起始时间和检修报价策略，收益函数由检修损失和风险损失构成。博弈过程考虑了多均衡点的协调，并采用随机求解方法。仿真算例说明了该方法的合理性和有效性。     

广东电力现货市场环境下火电企业中长期交易策略制定思路

中长期电力交易作为电力市场交易的重要组成部分，其交易电量占总交易电量的80%以上，起到锁定价格、规避现货价格波动风险的作用。为此研讨了广东电力市场的中长期交易品种，分析影响火电企业签订中长期合约的主要因素，研究主要影响因素对各中长期交易品种交易策略中电价、电量和电量分解曲线的具体影响，并提出基于交易品种和交易时序的电力中长期交易策略制定思路：在制定各中长期交易品种的交易策略时，火电企业可以根据电量规模、燃料价格、现货价格、机组中长期偏差考核、机组检修计划等具体情况，调整与改变中长期交易策略中的电量、价格和电量分解曲线，以期不断优化中长期交易策略，增加火电企业的电力市场中长期收益。     

考虑期权思想的风火调峰权交易研究

随着我国电力市场化改革的深入,以市场化手段促进风电接纳能够比计划手段更能激励机组的积极性。但常规交易方式下,风电的随机性与波动性会造成很大的交易风险,因此风电参与的市场需考虑新的交易方式。针对风电的特点,结合电力期权规避风险的特性,提出考虑期权思想的调峰权交易方式,并提出调峰权价格和调峰容量价格的概念。建立社会效益最大、风电场效益和火电机组效益最大的多目标模型。算例中对文章提出的调峰权交易方式和常规调峰权交易方式,以及不同出清方式和不同调峰权价格对风电场和火电机组收益的影响进行比较。结果证明提出的调峰权交易方式能够降低风电随机性与波动性产生的风险,减少电力系统额外下旋转备用机组容量。     

电力市场环境下发电机组检修计划编制模式与方法研究

电力市场环境下发电机组的检修计划编制,将由调度机构依据发电厂申报意愿按照经济合理的原则统筹协调安排。首先对比了不同类型机组的检修意愿,设计了电力市场环境下发电机组的检修意愿曲线;在此基础上提出了以检修成本最小化为目标的发电机组检修计划优化模型,并为此设计了检修计划实施步骤;最后基于IEEE-30节点系统构造算例验证了本文所提出方法的有效性。     

国内首例火电机组状态检修项目在内蒙古通过验收

正6月4日,火电机组状态检修项目在内蒙古公司电力分公司通过验收,此系统正式运行尚属国内首例。火电机组状态检修项目是国家电力投资集团公司火电产业聚焦新产业、新业态、新模式,是一项跨学科领域的先进技术,颠覆了火电机组定期检修的传统理念。与传统的常态化检修不同,     

基于月度滚动修正的合同电量分解算法与应用

在电力工业市场化的过程中,省级电力市场普遍采用中长期合同的交易方式.在年度合同电量交易完成后,需要在月市场中将月度合同电量分解到本月各日.分解结果直接影响系统的安全经济运行以及日前市场的电量交易.针对该问题,提出了一种切实可行的火电机组月度合同电量分解算法.该方法兼顾了电网调度的公平性和经济性,综合考虑了机组月度检修计划调整、合同电量的滚动修正、发电与负荷之间的平衡、最大/最小发电量约束等因素.以该算法为核心成功地开发了电网经济调度系统,并且利用甘肃电网数据验证了其实用性和有效性.     

基于风险的火电厂报价策略评估

提出了一种新的适用于火电厂报价决策的风险度量方法，建立了简化的发电侧电力市场电价与利润模型，提出了基于历史报价数据的相关性分析方法和成交价预测方法，以概率分布的形式表示预测结果，并结合实例分析了如何采用风险评估方法选择最优报价策略。     

电力市场环境下发电机组的最优检修策略初探

在电力市场环境下,由于市场电价具有高度的波动性,在不同的时段安排发电机组的检修对相关发电公司的收益自然有不同的影响,发电公司就需要优化检修策略以使检修期间的收益损失最小化.由于发电机组的检修计划是预先做出的,这使得发电公司在进行检修决策时所依据的信息,特别是电价信息,是不完整的或不确定的,在此基础上作出的决策就不可避免地带有一定的风险.在计及风险的条件下,作者对制定发电公司的最优检修策略问题进行了初步的探索性研究,针对所研究的发电公司作为价格接受者(price taker)和非价格接受者这两种情况,以预测的市场电价为基础,给出了求解该问题的方法框架,构造了数学模型,提出了求解方法,最后用算例说明了该方法的基本特征.     

电力市场环境下计及风险的发电公司中期运行规划

在电力市场环境下,发电公司需要对中期运行进行合理规划,以最大化其售电收益.在进行中期规划时,需要综合考虑其在现货市场和合约市场的售电策略,以及检修计划的合理安排,并采用适当方法管理风险.通过采用条件风险价值(CVaR)模型度量售电收益风险,并在计及输电阻塞对合约交易的影响下,为发电公司构造了一种兼顾期望利润最大化和CVaR风险值最小化的中期运行规划模型.将年度发电计划转化为计及机组物理约束的日发电计划,并提出了结合遗传算法和蒙特卡罗方法的求解方法.最后用算例说明了该方法的基本特征,并分析了合约参数、置信度等相关因素对发电公司决策效用的影响.     

基于发电容量充裕度估计的发电公司检修策略

电力市场环境下,发电公司在制定下一年度的发电机组检修计划时,首先需要预测未来1年各交易时段的电价,并尽可能将检修安排在电价较低的时期内进行,以减少收益损失。针对装机容量不太充裕的电力现货市场中电价波动大、难以直接准确预测的问题,提出了首先基于历史数据模拟市场电价与发电容量充裕度之间的函数关系,然后根据负荷预测结果和对其他发电公司检修起始时间的概率估计求取系统发电容量充裕度,进而预测现货市场电价的新方法。在此基础上构造了基于机会约束规划的发电公司最优检修策略模型,给出了求解方法,并用算例进行了说明。     

Thermal power generation scheduling by simulated competition

This paper presents a new method for solving the unit commitment problem by simulation of a competitive market where power is traded through a power exchange (PX). Procedures for bidding and market clearing are described. The market clearing process handles the spinning reserve requirements and power balance simultaneously. The method is used on a standard unit commitment problem with minimum up/down times, start-up costs and spinning reserve requirement taken into account. Comparisons with solutions provided by Lagrangian relaxation, genetic algorithms and Chao-an Li's unit decommitment procedure demonstrate the potential benefits of this new method. The motivation for this work was to design a competitive electricity market suitable for thermal generation scheduling. However, performance in simulations of the proposed market has been so good that it is presented here as a solving technique for the unit commitment problem     

基于全局发电最优的日调度计划方法

提出了一种基于全局发电最优的调度计划方法,它对电网的日用电量用Ｋ－Ｔ算法进行最优化求解,将其分解到各个交换计划,再用系数法求得交换计划曲线,在时间变量ｔ较小时,则交换计划曲线变化较平缓。自１９９８年７月１日起,该方法用于制订湖南电网模拟电力市场的日发电计划,电网的购电结构得到了优化,达到了降低电网购电均价和下网均价的目的。     

Hybrid: Particle Swarm Optimization–Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization–Shuffled Frog Leaping Algorithm for long-term generator maintenance scheduling

This paper presents a Hybrid Particle Swarm Optimization based Genetic Algorithm and Hybrid Particle Swarm Optimization based Shuffled Frog Leaping Algorithm for solving long-term generation maintenance scheduling problem. In power system, maintenance scheduling is being done upon the technical requirements of power plants and preserving the grid reliability. The objective function is to sell electricity as much as possible according to the market clearing price forecast. While in power system, technical viewpoints and system reliability are taken into consideration in maintenance scheduling with respect to the economical viewpoint. It will consider security constrained model for preventive Maintenance scheduling such as generation capacity, duration of maintenance, maintenance continuity, spinning reserve and reliability index are being taken into account. The proposed hybrid methods are applied to an IEEE test system consist of 24 buses with 32 thermal generating units.     

电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型及其仿真

电力市场环境下的传统经济调度不考虑环境补偿因素。文章在传统经济调度的基础上,考虑各机组和各种能源的环境成本,提出了火电机组名义环境补偿成本,用电方不需实际支付费用,发电方排污特性越好,火电机组的名义环境补偿成本越低;同时考虑了风电备用容量补偿成本,反映风电接入系统后火电热备用容量的变化;建立了电力市场环境下含风电机组的环境经济调度模型。基于Matlab优化工具箱,对一个包含2个火电机组和1个风电机组的系统进行优化仿真,结果表明：基于所提出的模型,环境友好的发电机组或能源将获得更大的调度权重。     

计及发电权转让的梯级水电站短期优化调度

传统电力市场环境下,梯级水电站的短期优化调度方式简明直观、便于理解,但考虑因素不够全面,为此构建了电力市场环境下的梯级水电站短期优化调度模型,该模型考虑了发电权转让对梯级水电站短期优化调度决策的影响,且当存在发电权交易时兼顾了发电权出让方、受让方以及电网公司三方的经济利益,模型还考虑了梯级水电站的库容、水库水头、机组出力和电网公司购电费用等约束条件。梯级水电站短期优化调度为高维、有时滞且带有大量约束条件的非线性优化问题,因此采用微分进化算法对该优化模型进行求解。算例结果验证了该模型及算法的有效性。